一直以来,雷暴天气给人民的生命财产和公共设施带来直接的安全危害,正确认识雷暴天气的特征和精准的预报是降低雷灾损失和保证个人安危的重要途径,也是许多研究人员探讨的问题之一。近几年来,有研究人员利用大气中的氮氧化物（NO_X）和臭氧的浓度（O₃）的变化对雷暴天气前后的特征进行分析,同样,雷暴发生在对流层区域中,产生的影响是否对导航定位系统在对流层的信号产生扰动误差,在这方面少有学者探讨过上述两者是否可以与对流参数一样,作为雷暴潜势的预报因素。在已有的分类器算法对雷暴潜势预报的研究基础上,针对预报模型的召回率、AUC值和准确率无法兼顾的情况下,本文引入基于网格搜索结合交叉验证下的XGBoost算法。在实验对比下得到XGBoost GS-LOO-CV模型在召回率、AUC值、准确率上都有着更好的表现,能较好的应用在华南一带的雷暴潜势预报上。本文研究的具体过程有:1.本文首先针对国内的雷电定位所用地图坐标系进行转换,将火星坐标系（GCJ-02）转换成WGS84坐标系,在雷电定位坐标系改正后对接ZTD、NO₂、O₃浓度和对流参数的数据,统一了数据所在的坐标系框架。并且通过3种插值方法共8种情况对NO₂、O₃浓度数据进行插值对比,以其平均值偏差较小者KNN5插值法作为选取。同理,利用3种插值方法对网格数据CAPE、CIN、KI、TT进行插值,并延用上述指标对反距离插值法得到的数据进行选取,最后说明LI、ZTD数据的来源和获取方法。2.通过分析雷暴天气下与发生时段、降雨量、纬度区域划分之间的关系,数据统计得出雷暴时段在下午16点最为集中,占了统计雷暴时段的34%。降雨量与雷暴之间并非存在绝对关系,雷暴天气下产生降雨取决于对流云团的干冷云团是否改变了湿热云团,使其水汽析出。分析华南地区的地势状况,说明较高纬度的区域雷暴时段频率高于中纬度与较低纬度的区域的原因。同时,得出了雷暴时段下的NO₂、O₃与ZTD数值变高和出现偏差的原因。最后,通过ZTD、对流参数和NO₂、O₃浓度对雷暴潜势做了双变量相关性分析,按照皮尔逊相关系数取绝对值大小进行排列得到:CAPE=CIN>LI>TT>NO₂=KI>O₃>ZTD。3.通过引入朴素贝叶斯分类、二分类逻辑回归的分类器算法与XGBoost算法下的分类器进行对比,通过三者在AUC值、召回率、准确率的表现为依据,实验得到XGBoost算法构建下的XGBoost GS-LOO-CV模型综合表现最优。在各项指标中皆优于前两者,能不错的适用于华南一带的雷暴潜势预报。